7 सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस प्रमाणन (जून 2024)

जैसे-जैसे हम एआई और प्रौद्योगिकी की दुनिया में गहराई से उतर रहे हैं, डेटा विज्ञान अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, जिसका अर्थ है कि कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता भी बढ़ रही है। वस्तुतः हर चीज़ के लिए डेटा पर हमारी अत्यधिक निर्भरता के कारण यह इस समय शीर्ष करियरों में से एक है। डेटा विज्ञान एक जटिल क्षेत्र है, इसलिए प्रमाणन आपको अलग दिखने में मदद कर सकता है।

यहां शीर्ष बड़े डेटा और डेटा विज्ञान प्रमाणपत्रों पर एक नज़र है:

1. डेटाकैम्प व्यावसायिक प्रमाणपत्र 

हमारे द्वारा अनुशंसित अन्य प्रमाणपत्रों के विपरीत, DataCamp एकमात्र कार्यक्रम है जो जीवन भर सीखने पर केंद्रित है। 340 से अधिक इंटरैक्टिव पाठ्यक्रमों और 90 से अधिक वास्तविक जीवन की परियोजनाओं में से चुनें। वास्तव में 350,000 से अधिक छात्रों और 1,600 से अधिक कंपनियों ने डेटाकैंप का उपयोग किया है।

डेटाकैम्प अधिकांश ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की तुलना में पूरी तरह से अलग पद्धति का उपयोग करता है।

1. अपने कौशल का आकलन करें और प्रगति पर नज़र रखें
2. इंटरैक्टिव ऑनलाइन पाठ्यक्रम पूरा करके सीखें
3. त्वरित दैनिक चुनौतियों का अभ्यास करें
4. आपने जो सीखा है उसे वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए लागू करें।

यह कार्यक्रम गहन शिक्षा प्रदान करता है और इसमें निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

• इंटरैक्टिव व्यायाम
• लघु वीडियो
• लाइव कोडिंग सत्र
• विभिन्न कैरियर ट्रैक के लिए प्रमाणपत्र
• सभी कौशल स्तर
• डेटा एनालिस्ट (आर या पायथन के साथ) करियर ट्रैक को पूरा होने में लगभग 60 घंटे लगते हैं।
• डेटा साइंटिस्ट (आर या पायथन के साथ) करियर ट्रैक को पूरा होने में लगभग 90-100 घंटे लगते हैं।

2. आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट 

आईबीएम का यह व्यावसायिक प्रमाणपत्र डेटा साइंस या मशीन लर्निंग में करियर में रुचि रखने वालों के लिए है, क्योंकि यह आवश्यक कौशल और अनुभव विकसित करने में मदद करेगा। यह सभी के लिए खुला है, इसके लिए कंप्यूटर विज्ञान या भाषा प्रोग्रामिंग में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। कुल 9 ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं, जिनमें ओपन सोर्स टूल और लाइब्रेरी, पायथन, डेटाबेस, एसक्यूएल, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा विश्लेषण, सांख्यिकीय विश्लेषण, पूर्वानुमानित मॉडलिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसी चीज़ें शामिल हैं।

इस प्रमाणीकरण के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• आईबीएम क्लाउड में व्यावहारिक अभ्यास
• वास्तविक डेटा विज्ञान उपकरण और वास्तविक दुनिया डेटा सेट
• आईबीएम से डिजिटल बैज
• शुरूआती दौर
• अवधि: 10 महीने, 5 घंटे/सप्ताह

3. आर का उपयोग कर डेटा विज्ञान प्रमाणन पाठ्यक्रम

यह स्व-गति वाला व्यावसायिक प्रमाणपत्र आपको वास्तविक दुनिया की डेटा विश्लेषण चुनौतियों से निपटने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करने में मदद करता है। इस पाठ्यक्रम में के-मीन्स क्लस्टरिंग, डिसीज़न ट्रीज़, रैंडम फ़ॉरेस्ट और नाइव की वैचारिक समझ शामिल है।

इस प्रमाणीकरण के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• केस स्टडीज: बिना पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुशंसा इंजन, गहन शिक्षण, और भी बहुत कुछ।
• आर सॉफ्टवेयर वातावरण
• लाइव ऑनलाइन कक्षाएं
• विशेषज्ञ निर्देश
• अवधि: 5 सप्ताह

डिस्काउंट कोड 35% तक की छूट: EDUUNITEAI 

4. डेटा विज्ञान के लिए पायथन प्रमाणन प्रशिक्षण

यह शीर्ष प्रमाणन उन लोगों के लिए है जो मशीन लर्निंग और उन्नत एनालिटिक्स के साथ एंड-टू-एंड समाधान बनाना और तैनात करना चाहते हैं। इसमें शुरुआत से डेटा विज्ञान अवधारणाओं को सीखना शामिल है, और यह अधिक उन्नत विषयों पर आगे बढ़ने से पहले बुनियादी सिद्धांतों को शामिल करता है। कुछ मुख्य विषयों में डेटा विश्लेषण, गहन अंतर्दृष्टि, डेटा तैयारी, विज़ुअल एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग शामिल हैं।

इस प्रमाणीकरण के कुछ मुख्य पहलुओं पर एक नजर इस प्रकार है:

• विभिन्न अनुप्रयोग जहां पायथन का उपयोग किया जाता है
• UNIX/Windows पर Python स्क्रिप्ट पर चर्चा करें
• मान, प्रकार, चर
• ऑपरेंड और एक्सप्रेशन
• विशेषज्ञ निर्देश
• लाइव ऑनलाइन कक्षाएं
• अवधि: 7 सप्ताह

डिस्काउंट कोड 35% तक की छूट: EDUUNITEAI 

5. व्यापार विश्लेषिकी विशेषज्ञता 

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल के साथ विकसित यह प्रमाणीकरण बड़े डेटा एनालिटिक्स का एक मूलभूत परिचय है। यह विशेष रूप से विपणन, मानव संसाधन, संचालन और वित्त जैसे व्यावसायिक व्यवसायों पर लक्षित है। यह एक शुरुआती कोर्स है जिसके लिए एनालिटिक्स में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है।

इस प्रमाणीकरण के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• 5-भाग का पाठ्यक्रम: ग्राहक विश्लेषण, पीपल एनालिटिक्स, अकाउंटिंग एनालिटिक्स, ऑपरेशंस एनालिटिक्स और बिजनेस एनालिटिक्स कैपस्टोन
• डेटा के आधार पर रणनीतिक निर्णय
• व्यावसायिक रणनीति के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा सेट का उपयोग करना
• शुरूआती दौर
• लचीला अनुसूची
• अवधि: 6 महीने, 3 घंटे/सप्ताह 

6. उन्नत व्यवसाय विश्लेषिकी विशेषज्ञता

कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय द्वारा प्रस्तुत यह प्रमाणन अकादमिक पेशेवरों और अनुभवी चिकित्सकों को एक साथ लाता है। यह वास्तविक विश्व डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है जो व्यवसायों को बढ़ाने, मुनाफा बढ़ाने और शेयरधारकों के लिए अधिकतम मूल्य बनाने में मदद कर सकता है। आप SQL कोड का उपयोग करके डेटा निकालने और हेरफेर करने, वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और अनुदेशात्मक विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय तरीकों को क्रियान्वित करने और विश्लेषणात्मक परिणामों की व्याख्या और प्रस्तुत करने में कौशल हासिल करेंगे।

इस प्रमाणीकरण के मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:

• व्यवसाय के वैचारिक मॉडल और सरल डेटाबेस मॉडल
• निर्णय लेने के लिए मॉडल विकसित करें
• बेसिक एक्सेल और सॉफ्टवेयर टूल एनालिटिक सॉल्वर प्लेटफॉर्म (एएसपी)
• मध्यवर्ती स्तर
• अवधि: 5 महीने, 3 घंटे/सप्ताह

जैसे-जैसे हमारी दुनिया में हर चीज तेजी से डेटा पर निर्भर होती जा रही है, और जैसे-जैसे कई क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता महत्वपूर्ण होती जा रही है, डेटा विज्ञान कौशल महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। यह पहचानना भी महत्वपूर्ण है कि ये कौशल केवल डेटा वैज्ञानिक करियर बनाने वालों तक ही सीमित नहीं हैं। वे किसी संगठन में अन्य कर्मचारियों के लिए भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि बदलते कार्य परिवेश के लिए हर किसी को कम से कम एक डेटा वैज्ञानिक की तरह सोचने की आवश्यकता होती है। इनमें से एक या अधिक प्रमाणपत्रों को पूरा करने पर, आपको उन व्यक्तियों में से एक के रूप में महत्व दिया जाएगा।

7. आर प्रोग्रामिंग: डेटा साइंस के लिए आर में उन्नत एनालिटिक्स

यह प्रमाणीकरण द्वारा प्रदान किया जाता है Udemy और लगातार इस मंच पर उच्चतम रेटिंग वाले पाठ्यक्रमों में से एक है। अपने आर एंड आर स्टूडियो कौशल को अगले स्तर पर ले जाएं। डेटा एनालिटिक्स, डेटा साइंस, बिजनेस में सांख्यिकीय विश्लेषण, GGPlot2। यह पाठ्यक्रम आपको वास्तविक दुनिया के लिए तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और निम्नलिखित प्रदान करता है:

• आर में विश्लेषण के लिए डेटा कैसे तैयार करें?
• आर में माध्यिका निरूपण विधि कैसे निष्पादित करें
• आर में दिनांक-समय के साथ कैसे काम करें
• सूचियाँ क्या हैं और उनका उपयोग कैसे करें
• फ़ंक्शंस का अप्लाई परिवार क्या है?
• लूप के बजाय अप्लाई(), लैप्पली() और सैप्लाई() का उपयोग कैसे करें
• अप्लाई-टाइप फ़ंक्शंस के भीतर अपने स्वयं के फ़ंक्शंस को कैसे नेस्ट करें
• अप्लाई(), लैप्पली() और सैप्लाई() फ़ंक्शंस को एक दूसरे में कैसे रखें
• शुरुआती या मध्यवर्ती स्तर
• अवधि: 6 घंटे